title: Yapay Zeka Sirkü Buluştu: Australian Şirket Canlı Beyin Hücrelerini Chatbot’a Bağladı
Yapay zeka çılgınlık döngüsünün daha da absürtleşeceğini düşünmüştünüz, ta ki Avustralya’daki bir şirket GPU’ları bir kenara bırakıp bir yapay zekayı canlı, biyolojik bir beyne bağlayana kadar. Ama aslında durum biraz farklı.
Cortical Labs, daha önce yaklaşık 800.000 insan nöronundan oluşan bir hücre kültürüne klasik Pong oyununu öğretmiş olan biyoteknoloji şirketi, şimdi daha büyük ve daha iddialı işlere geçti. 200.000 yeni nöronu DOOM‘un şeytanla dolu koridorlarında gezinmeye başarıyla eğittikten sonra, şimdi “DishBrain” sistemlerini bir Büyük Dil Modeli’ne (LLM) bağladılar.
Evet, doğru okudunuz. Gerçek, yaşayan insan beyin hücreleri, silikon bir çip üzerinde elektrik sinyalleri yollayarak şu anda bir yapay zeka hangi kelimeleri söyleyecek onu seçiyorlar. Bu, makine öğrenmesinde sıradan bir ilerleme adımı değil; “wetware” ve biyolojik bilişim dünyasına yapılan tuhaf, büyüleyici ve biraz ürkütücü bir sıçrama. Ve açıkçası, bu gelişme sıradan chatbot’ları bir hesap makinesi kadar ilkel gösteriyor.
Piksel Kiremitlerden Cehennem Manzaralarına
Beyin hücrelerinin metin yazarlığına nasıl başladığını anlamak için Cortical Labs‘ın başarı hikayelerine bakmamız lazım. 2022’de Melbourne merkezli ekip, “DishBrain” deneyleriyle manşetlere çıktı. Nöronları, hücreleri hem uyarabilen hem de aktivitelerini okuyabilen bir mikroelektrot dizisi üzerinde büyüttüler. Pong‘daki topun konumunu belirten elektrik sinyalleri göndererek, nöronlar yalnızca beş dakikada paddle’ı kontrol eden şekilde ateşlemeyi öğrendi. Sentez biyolojik zeka için çarpıcı bir kanıt niteliğindeydi.
Ama Pong çocuk oyuncağı. Teknoloji dünyasında yeni donanımı yargılamak için uzun bir mantra var: “DOOM çalıştırabiliyor mu?” Dolayısıyla, Cortical Labs da doğal olarak bir sonraki adımı attı. Basit 2D dünyadan DOOM‘un 3D ortamına geçiş devasa bir sıçrama; mekansal navigasyon, tehdit algılama ve karar verme gerektiriyor. Yine de nöronlar öğrendi. Oyunun görüntü akışı elektrik stimülasyonu örüntülerine dönüştürüldü ve nöronların yanıtları oyun içi eylemlere (hareket etme, ateş etme gibi) çözüldü. Performans usta bir oyuncu yerine yeni başlayan biri gibiydi, ama sistemin çok daha karmaşık, dinamik görevlerin üstesinden gelebileceğini kanıtladı.
Bir LLM’e Biyolojik Bir Hayalet Vermek
Klasik video oyunlarını fethettikten sonra, bir sonraki mantıklı adım nöronlara bir ses vermekmiş. Tech evangelist Robert Scoble gibi isimlerin paylaştığı en son deney, beyin hücrelerinin bir LLM ile arayüzde olduğunu gösteriyor. Bir paddle veya uzay askeri hareket ettirmek yerine, nöronların ateşlediği elektrik sinyalleri şimdi yapay zekanın ürettiği her token’ı—bir harf veya kelime olsun—seçmek için kullanılıyor.
Bir teaser videosu süreci canlı olarak gösteriyor: Bir ızgara, uyarılan kanalları ve nöronların kolektif olarak bir sonraki metin parçasını “karar verirken” verdiği karşılıkları görüntülüyor. Şu ana kadar yalnızca güç avcısı silikon üzerinde çalışan karmaşık algoritmaların tekelinde olan bilişsel bir görevi gerçekleştiren biyolojik maddeye çıplak, süzmesiz bir bakış.
“Yaşayan biyolojik nöronlarla etkileşime girebileceğimizi ve onları aktivitelerini değiştirmeye zorlayabileceğimizi, bu da zekaya benzer bir şeye yol açtığını gösterdik,” dedi Cortical Labs Bilim Direktörü Dr. Brett Kagan, önceki çalışmaları hakkında.
Bu yeni gelişme etkileşimi tamamen yeni bir seviyeye taşıyor. Bir topla tepki vermek bir şey, dilin yapılandırılmasına katılmak ise bambaşka bir mesele.
Neden Beyinlerle Uğraşalsın?
Bu noktada soruyor olabilirsiniz: Üst düzey bir GPU LLM’i rahatlıkla çalıştırabiliyorken, neden 200.000 nöronu bir petri kabında canlı tutma zahmetine girelim? Cevap verimlilikte ve silikonun temel sınırlarında yatıyor. İnsan beyni, loş bir ampul enerjisi kadar—yaklaşık 20 watt—güçle muazzam hesaplamalar gerçekleştiriyor. Aynı aktiviteyi simüle etmeye çalışan bir süperbilgisayar milyonlarca kat daha fazla enerji gerektirebiliyor.
Cortical Labs ve alandaki diğerleri, bu inanılmaz enerji verimliliğinden yararlanmayı hedefliyor. Biyolojik sistemler, deterministik ve ikili olan geleneksel bilgisayarların taklit etmekte zorlandığı paralel işleme ve adaptif öğrenmede mükemmel. Canlı nöronları silikonla birleştirerek, bir gün daha hızlı öğrenen ve çok daha az enerji tüketen sistemleri çalıştırabilecek hibrit bir bilgi mimarisi yaratıyorlar.
Bu sadece daha iyi bir chatbot inşa etme meselesi değil. CEO Dr. Hon Weng Chong liderliğindeki Cortical Labs ekibi, bu teknolojinin robotik, kişiselleştirilmiş tıp ve ilaç keşifini devrimselleştireceği bir gelecek görüyor. Sadece önceden programlanmış komutları yerine getiren değil, biyolojik bir sistem gibi akıcı zekayla yeni bir ortama uyum sağlayan bir robot hayal edin. Ya da epilepsi gibi nörolojik durumların tedavisinde farklı ilaçların etkinliğini test etmek için hastanın kendi nöronlarını bir çip üzerinde kullanmayı düşünün.
